Numpy 的广播机制是 Numpy 中一个非常有用的特性，它允许数组在不进行显式扩展的情况下进行操作。下面将详细介绍 Numpy 的广播机制。
什么是广播？
广播是指 Numpy 在进行数组运算时，自动对数组进行尺寸调整的过程。这样，即使两个数组的形状不完全相同，也可以进行运算。
广播规则
- 长度对齐：如果两个数组的长度相同，则直接进行元素级运算。
- 形状补齐：如果两个数组的形状不同，Numpy 会自动在较短的数组前面补齐维度，直到两个数组的形状相同。
例子
假设我们有两个数组：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5])
我们可以使用广播机制来计算它们的乘积：
c = a * b
输出结果为：
[ 4 8 12]
这是因为 Numpy 自动将 b 的形状扩展为 (1, 3)，然后与 a 进行元素级乘法。
广播的应用
广播机制在 Numpy 中有很多应用，以下是一些常见的例子：
- 矩阵乘法：计算矩阵乘法时，广播机制可以帮助我们自动调整矩阵的尺寸。
- 向量和矩阵的运算：当我们需要将一个向量与一个矩阵进行运算时，广播机制可以自动调整向量的尺寸。
扩展阅读
想要了解更多关于 Numpy 的内容，可以阅读 Numpy 官方文档。